Measuring Non-Adversarial Reproduction of Training Data in Large Language Models

📄 arXiv: 2411.10242v1 📥 PDF

作者: Michael Aerni, Javier Rando, Edoardo Debenedetti, Nicholas Carlini, Daphne Ippolito, Florian Tramèr

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-11-15

💡 一句话要点

量化大型语言模型在非对抗场景下对训练数据的复现程度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据复现 非对抗性 记忆 安全性 提示工程 语言生成

📋 核心要点

  1. 大型语言模型存在记忆训练数据的问题，但现有研究主要集中在对抗性攻击下的数据泄露。
  2. 该论文研究了非对抗场景下，模型在自然提示下的训练数据复现程度，并量化了复现比例。
  3. 实验表明，即使在良性提示下，模型仍会大量复现训练数据，且人类文本的复现率远低于模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型会记忆其训练数据的一部分。记忆短片段和事实对于回答关于世界的问题以及流利使用任何语言是必需的。然而，研究表明，模型在受到恶意攻击时也会逐字复现记忆的长文本序列。本文研究了一种中间状态的记忆，称之为非对抗性复现，即量化模型在响应自然和良性提示时，其输出与预训练数据之间的重叠程度。对于各种无害的提示类别（例如，写信或教程），我们发现流行的对话语言模型输出的文本中，高达15%与互联网上的片段重叠。在最坏的情况下，我们发现生成的文本100%可以在网上找到。对于相同的任务，人类编写的文本与互联网数据的重叠要少得多。我们进一步研究了提示策略是否可以缩小模型和人类之间的这种复现差距。虽然适当的提示可以平均减少非对抗性复现，但我们发现，即使是良性交互，缓解最坏情况下的训练数据复现也需要更强的防御。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在量化大型语言模型在非对抗性场景下，即面对自然、良性的提示时，复现训练数据的程度。现有方法主要关注对抗性攻击下模型的数据泄露问题，而忽略了模型在正常使用情况下可能存在的训练数据过度复现现象。这种过度复现可能导致模型缺乏创造性，并且可能暴露敏感信息。

核心思路：论文的核心思路是通过比较模型生成的文本与互联网上的文本片段，来衡量模型对训练数据的复现程度。具体来说，对于给定的提示，模型生成一段文本，然后搜索互联网上是否存在与该文本完全匹配的片段。如果存在，则认为模型复现了训练数据。通过统计复现片段的比例，可以量化模型在非对抗性场景下的记忆程度。

技术框架：整体流程如下：1. 收集一系列自然、良性的提示，例如“写一封信”或“编写一个教程”。2. 使用大型语言模型对这些提示生成文本。3. 对于每个生成的文本，使用搜索引擎（例如Google）在互联网上搜索完全匹配的片段。4. 计算生成的文本中，与互联网上的文本片段重叠的比例。5. 将模型的复现比例与人类编写的文本的复现比例进行比较。

关键创新：该论文的关键创新在于关注了大型语言模型在非对抗性场景下的训练数据复现问题，并提出了一种量化复现程度的方法。与以往研究主要关注对抗性攻击不同，该研究更贴近模型的实际应用场景，揭示了模型在正常使用情况下可能存在的潜在问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 提示的选择：选择具有代表性的自然、良性提示，以模拟模型的实际应用场景。2. 搜索策略：使用精确匹配的搜索策略，以确保找到的片段确实是训练数据的一部分。3. 评估指标：使用复现比例作为评估指标，以量化模型对训练数据的记忆程度。论文还研究了不同的提示策略对复现程度的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，流行的对话语言模型在响应自然提示时，高达15%的文本输出与互联网上的片段重叠。在最坏的情况下，模型生成的文本100%可以在网上找到。相比之下，人类编写的文本与互联网数据的重叠要少得多。研究还发现，适当的提示可以减少非对抗性复现，但缓解最坏情况下的复现需要更强的防御。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的安全性与创造性。通过量化模型对训练数据的复现程度，可以帮助开发者识别和解决模型过度记忆的问题，从而提高模型的泛化能力和创造性。此外，该研究还可以用于评估不同模型的安全性，防止模型泄露敏感信息。

📄 摘要（原文）

Large language models memorize parts of their training data. Memorizing short snippets and facts is required to answer questions about the world and to be fluent in any language. But models have also been shown to reproduce long verbatim sequences of memorized text when prompted by a motivated adversary. In this work, we investigate an intermediate regime of memorization that we call non-adversarial reproduction, where we quantify the overlap between model responses and pretraining data when responding to natural and benign prompts. For a variety of innocuous prompt categories (e.g., writing a letter or a tutorial), we show that up to 15% of the text output by popular conversational language models overlaps with snippets from the Internet. In worst cases, we find generations where 100% of the content can be found exactly online. For the same tasks, we find that human-written text has far less overlap with Internet data. We further study whether prompting strategies can close this reproduction gap between models and humans. While appropriate prompting can reduce non-adversarial reproduction on average, we find that mitigating worst-case reproduction of training data requires stronger defenses -- even for benign interactions.